Oui. Quickchat AI peut utiliser des API tierces (telles qu’OpenAI, Anthropic, Gemini, Groq) strictement pour l’inférence et le traitement standard. Les données envoyées à ces fournisseurs ne sont pas utilisées pour entraîner ou améliorer leurs modèles sous-jacents.

Oui. Les clients entreprise peuvent déployer des modèles LLM open source auto-hébergés (tels que Llama, DeepSeek, gpt-oss ou tout modèle open source disponible sur des plateformes comme Hugging Face) sur leur propre infrastructure cloud, assurant l’isolement et le contrôle total des données. Les coûts d’infrastructure typiques varient de 5 000 à 10 000 $/mois selon la taille du modèle et les besoins en calcul.

Quickchat AI utilise : (i) Google Analytics – analyse web, (ii) Google Cloud Platform – cloud computing, (iii) Datadog – supervision d’infrastructure et télémétrie de sécurité, (iv) PostHog – analyse produit, (v) HubSpot – gestion de la relation client. Tous les sous-traitants respectent les normes de sécurité d’entreprise et les obligations contractuelles.

Toutes les données des clients sont stockées en toute sécurité sur l’infrastructure Google Cloud Platform (GCP) située en Belgique (Europe). Les bases de connaissances sont logiquement séparées par client et protégées par des contrôles de sécurité cloud de niveau entreprise.

Oui. Les données sont chiffrées : (i) en transit, via le chiffrement TLS, et (ii) au repos, selon les standards de chiffrement du fournisseur cloud. Cela s’applique au contenu stocké, aux communications API et aux services internes.

Oui. Chaque environnement client est isolé en mode locataire pour éviter les accès croisés et toute exposition non autorisée.

Oui. Quickchat AI respecte les exigences du GDPR. La gestion des données à caractère personnel, les limitations de traitement et les droits des personnes sont régis par la Politique de confidentialité et l'Accord de traitement des données (DPA).

Oui. Un DPA est disponible et requis lorsque Quickchat AI peut traiter des données personnelles pour le compte de clients – y compris dans des scénarios d’accès théorique. Le traitement des données personnelles est également régi par la Politique de confidentialité, la Déclaration GDPR et la Politique de sécurité des données (sur demande).

Quickchat AI s’aligne activement avec le Data Privacy Framework (DPF) UE‑USA pour simplifier les transferts de données transfrontaliers légaux.

Quickchat AI ne traite des PIIs que lorsqu'elles sont explicitement fournies par les clients pour des cas d'usage métier. La protection des PIIs est encadrée par les politiques GDPR et des clauses contractuelles. Les conversations peuvent être expurgées des informations identifiables (PII) avant tout traitement par un LLM sur demande du client.

Les données sont conservées uniquement pendant la durée nécessaire à la fourniture des services ou pour satisfaire aux obligations légales. La conservation ne dépasse pas : (i) la période de consentement du client, (ii) la durée du contrat et (iii) les délais de prescription applicables.

Oui. Les clients peuvent demander la suppression de leur compte et de leur contenu à tout moment en contactant le support Quickchat AI. Les suppressions suivent une procédure d’effacement sécurisé des données.

Quickchat AI poursuit activement la conformité SOC 2 afin de renforcer sa posture de sécurité d’entreprise et répondre aux exigences des services achats.

Oui. Quickchat AI effectue régulièrement des audits de sécurité externes et des tests de pénétration. Nous pouvons également fournir une documentation sécurité standardisée sur demande du client.

Documents disponibles : (i) Politique de sécurité des données (sur demande), (ii) Politique de confidentialité, (iii) Déclaration GDPR, (iv) Accord de traitement des données (DPA), (v) rapport de test de pénétration (sur demande).

L’accès est strictement limité au personnel autorisé selon les besoins, et régi par la gestion des accès basée sur les rôles (RBAC) et la journalisation des accès.

Uniquement sur autorisation explicite du client et strictement à des fins de dépannage ou de support.

Oui. Les contrats entreprise peuvent inclure : (i) des accords de niveau de service (SLAs), (ii) des engagements de disponibilité et (iii) des garanties de temps de réponse du support.

Les contrats stipulent explicitement que : (i) les clients conservent la propriété de tous les contenus saisis et des connaissances propriétaires, (ii) Quickchat AI ne revendique aucune propriété des données des clients.

Oui. Les accords entreprise peuvent être négociés afin d’inclure des clauses légales, de sécurité, de conformité et de protection des données personnalisées.

Oui, mais uniquement avec l’accord écrit préalable de Quickchat AI. Ceci est généralement accepté pour les sous-traitants, partenaires ou prestataires dans le cadre de l’exécution du contrat.

Quickchat AI prend en charge plusieurs modèles de déploiement pour répondre aux besoins d’infrastructure et de conformité des entreprises.

• Déploiement cloud standard – Quickchat AI gère l’infrastructure et l’hébergement avec des standards de sécurité entreprise.
• Déploiement cloud privé – Les entreprises peuvent demander des environnements dédiés avec des ressources informatiques isolées.
• Déploiement LLM auto-hébergé – Les organisations peuvent exécuter des LLM open source sur la plateforme cloud de leur choix. Cela permet un contrôle total des flux de données, évite toute dépendance envers des fournisseurs IA tiers et maximise la conformité réglementaire.
• Déploiement sur site – Les organisations peuvent déployer Quickchat AI sur leur propre infrastructure, assurant ainsi un contrôle total des données et de la conformité réglementaire.
• Architecture hybride – Certains clients optent pour des architectures hybrides : orchestration via Quickchat mais inférence LLM hébergée en interne.

Oui. Une supervision continue via Datadog et l’infrastructure GCP assure la disponibilité, la performance et la détection des anomalies. Nos utilisateurs peuvent consulter l’état du système via notre page de statut : https://status.quickchat.ai.

Oui. Quickchat AI applique des procédures internes pour détecter, répondre, mitiger et communiquer les incidents de sécurité selon les meilleures pratiques de l’industrie. Tous les incidents sont communiqués à nos clients via notre page de statut : https://status.quickchat.ai.

Quickchat AI est conçu avec une architecture « enterprise-first », axée sur des réponses contrôlées et une récupération de connaissance fiable, et non une génération ouverte et non supervisée. Les mécanismes clés incluent :

• Génération augmentée par récupération (RAG) – Nos systèmes propriétaires RAG et de reranking utilisent une modélisation de données avancée pour garantir que votre AI reste ancrée à votre Knowledge Base. Les réponses AI sont directement liées à vos sources approuvées (documents, centres d'aide, wikis internes, bases de données).
• Réponses contraintes par la source – Les administrateurs peuvent restreindre les agents à répondre uniquement à partir des sources connectées. Si aucune réponse vérifiée n’existe dans la base de connaissances, l’assistant peut être configuré pour : (i) poser des questions de clarification, (ii) transférer à un agent humain, ou (iii) renvoyer une réponse « aucune réponse trouvée ». Cela réduit considérablement les risques d’hallucination et de désinformation.
• Mises à jour continues de la connaissance – Quickchat AI synchronise automatiquement avec les sources connectées, garantissant des réponses AI toujours à jour sans réentraînement manuel.
• Gouvernance des prompts & contrôles de comportement – Les entreprises peuvent définir des instructions système, contraintes de ton et règles de réponse pour des sorties cohérentes et conformes sur tous les canaux.

Quickchat AI propose des fonctionnalités d’observabilité et de traçabilité de niveau entreprise qui facilitent la conformité, l’assurance qualité et le suivi opérationnel.

• Journaux & historique des conversations – Toutes les interactions AI peuvent être enregistrées et révisées par des administrateurs autorisés pour : (i) l'assurance qualité, (ii) l'audit de conformité, (iii) l'optimisation de la formation des agents, et (iv) la résolution de litiges.
• Attribution des sources (explainability) – Quickchat AI peut afficher quels documents ou sources de connaissances internes ont servi pour générer la réponse. Cela permet : (i) de valider les sorties AI, (ii) d'identifier le contenu obsolète et (iii) d'améliorer la qualité documentaire.
• Tableau de bord analytique – Les administrateurs peuvent suivre : (i) le volume d’utilisation, (ii) les taux de résolution, (iii) la fréquence des escalades, (iv) les principales questions des utilisateurs et (v) les lacunes en connaissance. Cela permet une optimisation continue des performances.
• Relecture humaine – Les équipes peuvent examiner les conversations signalées et affiner le comportement de l'AI selon les usages constatés.